数据挖掘在客户关系管理中的应用0课件

数据挖掘在客户关系管理中的应用议程客户关系管理为什么要进行客户关系管理客户关系管理的内容

数据挖掘在客户关系管理中的应用什么是数据挖掘数据挖掘的典型应用

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SPSSClementine针对CRM的数据挖掘解决方案SPSS数据挖掘方案简介Clementine中的CRM数据挖掘模板人口地理学特征，心理特征，需求和优先级等他们是谁？产品、价格、渠道、促销技术革新，经济环境，特殊事件等客户的购买体验你为他们做了什么？竞争性因素分析外部因素影响有很多因素影响着客户行为

——从而改变他们对于企业的价值

客户行为使获得客户的成本更低减少销售成本更高的客户创利能力提高客户的保留度和忠诚度评估客户的创利能力客户关系管理的好处

信息技术的发展使客户关系管理有了技术上的保证客户关系管理中的关键性信息技术主要包括：数据库和数据仓库技术数据挖掘技术信息技术的角色通过采用自动或半自动的手段，在海量数据中发现有意义的行为和规则的探测和分析活动。数据挖掘是一门科学，有科学的方法和模型作为基础数据挖掘又是一门艺术，需要使用者对商业问题的深入理解和模型适用条件深刻的认识什么是数据挖掘数据挖掘描述预测统计回归关联规则决策树可视化聚类顺序关联汇总神经网络分类数据挖掘的分类

问题描述：预测信用水平是好还是差，银行据此决定是否向客户发放贷款，发放多少结果描述:(决策树）收入大于5万元/年是否有无储蓄帐户是否房主是是否否批准不批准批准数据挖掘的典型结果——金融

问题描述：如何决定超市中商品的摆放来增加销售额结果描述:(Web图）数据挖掘的典型结果——零售

问题描述：如何对市场进行细分，使产品满足最有价值客户结果描述:(Koholen聚类）营销活动回应率数据挖掘的典型结果——制造业

问题描述：如何从众多申请经费或者纳税中发现欺诈结果描述:(回归、神经网络）数据挖掘的典型结果——政府客户关系管理为什么要进行客户关系管理客户关系管理的内容数据挖掘在客户关系管理中的应用什么是数据挖掘数据挖掘的典型应用

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商业理解数据理解数据准备建立模型模型评估模型发布

提供了业界权威的数据挖掘方法论——跨行业数据挖掘标准流程（CRISP－DM）SPSS数据挖掘方案简介

提供了界面友好、算法丰富、功能强大的数据挖掘工作平台——SPSSClementineSPSS数据挖掘方案简介(续）商业理解文档部署应用"D"streams数据理解"E"streams探测数据准备"P"streams建模和评估"M"streams所有模板都是行业（问题）、方法论——CRISP－DM和数据挖掘工具——Clementine的完美结合SPSS数据挖掘方案简介(续）3个应用模型模型1：客户细分和高价值客户的获取建立并探测客户的价值金字塔概括细分特性(对获取客户非常有价值)模型2：营销活动的响应计算并探测RFM分数响应率模型的范围：

1.RFM;2.预测;3.基于聚类响应模型部署应用模型3：细分迁移和客户流失分析建立并探测迁移和流失的细分模型建立迁移和流失模型，部署应用Clementine中的CRM数据挖掘模板

CRM数据挖掘模板基于市场营销理论和客户关系管理理论建立

CRM数据挖掘模板中采用的主要理论客户金字塔理论（pyramidmodel）客户生命周期价值理论

RFM模型CRM数据挖掘模板的理论基础时间收入利润损失销售商品或服务客户关系结束认知

更少损失更加有效的认知利润

更多的利润更加多的销售额更加有效的认知MOREPROFIT利润甚至更多利润更长的客户关系更加多的销售额客户生命周期价值理论CRM数据挖掘应用模板1-客户价值评估和客户获得图例：数据数据流交易数据探索性分析客户价值计算按客户价值市场细分客户花费数据交易数据交易明细客户资料客户消费卡资料创建客户金字塔客户价值总结客户信息汇总客户信息客户信息CRM数据挖掘应用模板-模型1：结构数据理解，数据探索性分析CRM数据挖掘应用模板初体验计算客户价值CRM数据挖掘应用模板初体验（续）描述客户价值分布及随时间变化情况▣CRM数据挖掘应用模板初体验（续）CRM数据挖掘应用模板初体验（续）

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